LlamaIndex sur Vertex AI pour l'API RAG

La génération augmentée de récupération (RAG) est une technique qui améliore les capacités des modèles génératifs, en particulier les grands modèles de langage (LLM). Elle combine la puissance des LLM avec des sources de connaissances externes, telles que des documents et des bases de données, pour générer des réponses plus précises et informatives.

Pour en savoir plus sur le fonctionnement de la génération augmentée de récupération, consultez la page Présentation de la génération augmentée de récupération (RAG).

Modèles compatibles

Modèle Version
Gemini 1.5 Pro gemini-1.5-pro-001
Gemini 1.0 Pro Vision gemini-1.0-pro-vision-001
Gemini 1.0 Pro gemini-1.0-pro-001
gemini-1.0-pro-002
Gemini gemini-experimental

Exemple de syntaxe

Syntaxe permettant de créer un corpus de RAG.

curl

curl -X POST \
  -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  https://${LOCATION}-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/${PROJECT_ID}/locations/${LOCATION}/ragCorpora\
  -d '{
  "display_name" : "...",
  "description": ".."
}'

Python

corpus = rag.create_corpus(display_name=..., description=...)
print(corpus)

Liste des paramètres

Consultez des exemples pour en savoir plus sur l'implémentation.

Gestion des corpus

Pour en savoir plus concernant un corpus de RAG, consultez la page Gestion des corpus.

Créer RagCorpus

Paramètres

display_name

Facultatif : string.

Nom à afficher du RagCorpus.

description

Facultatif : string.

Description du RagCorpus.

Lister RagCorpora

Paramètres

page_size

Facultatif : int.

La taille de page de la liste standard.

page_token

Facultatif : string.

Le jeton de page de la liste standard. Généralement obtenu à partir de [ListRagCorporaResponse.next_page_token][] de l'appel [VertexRagDataService.ListRagCorpora][] précédent.

Obtenir RagCorpus

Paramètres

rag_corpus_id

string

ID de la ressource RagCorpus. Format : projects/{project}/locations/{location}/ragCorpora/{rag_corpus_id}

Supprimer RagCorpus

Paramètres

rag_corpus_id

string

ID de la ressource RagCorpus. Format : projects/{project}/locations/{location}/ragCorpora/{rag_corpus_id}

Transférer RagFile

Paramètres

rag_corpus_id

string

ID de la ressource RagCorpus. Format : projects/{project}/locations/{location}/ragCorpora/{rag_corpus_id}

display_name

Facultatif : string.

Nom à afficher du RagCorpus.

description

Facultatif : string.

Description du RagCorpus.

Gestion de fichiers

Pour en savoir plus concernant un fichier de RAG, consultez la page Gestion des corpus.

Importer RagFile

Paramètres

rag_corpus_id

string

ID de la ressource RagCorpus. Format : projects/{project}/locations/{location}/ragCorpora/{rag_corpus_id}

gcs_source.uris

list

URI de stockage Cloud Storage contenant le fichier d'importation.

google_drive_source.resource_id

Facultatif : string.

Type de la ressource Google Drive.

google_drive_source.resource_ids.resource_type

Facultatif : string.

ID de la ressource Google Drive.

rag_file_chunking_config.chunk_size

Facultatif : int.

Nombre de jetons que chaque fragment doit avoir.

rag_file_chunking_config.chunk_overlap

Facultatif : int.

Nombre de chevauchements de jetons entre deux fragments.

Lister RagFiles

Paramètres

rag_corpus_id

string

ID de la ressource RagCorpus. Format : projects/{project}/locations/{location}/ragCorpora/{rag_corpus_id}

page_size

Facultatif : int.

La taille de page de la liste standard.

page_token

Facultatif : string.

Le jeton de page de la liste standard. Généralement obtenu à partir de [ListRagCorporaResponse.next_page_token][] de l'appel [VertexRagDataService.ListRagCorpora][]< précédent.

Obtenir RagFile

Paramètres

rag_file_id

string

ID de la ressource RagCorpus. Format : projects/{project}/locations/{location}/ragCorpora/{rag_file_id}

Supprimer RagFile

Paramètres

rag_file_id

string

ID de la ressource RagCorpus. Format : projects/{project}/locations/{location}/ragCorpora/{rag_file_id}

Récupération et prédiction

Récupération

Paramètres Description
similarity_top_k Contrôle le nombre maximal de contextes récupérés.
vector_distance_threshold Seuls les contextes dont la distance est inférieure au seuil sont pris en compte.

Prédiction

Paramètres

model_id

string

Modèle LLM pour la génération de contenu.

rag_corpora

string

Nom de la ressource RagCorpus. Format : projects/{project}/locations/{location}/ragCorpora/{rag_corpus}

text

string (list)

Texte à transmettre au LLM pour la génération de contenu. Valeur maximale : 1 liste.

vector_distance_threshold

Facultatif : double.

Seuls les contextes dont la distance vectorielle est inférieure au seuil sont renvoyés.

similarity_top_k

Facultatif : int.

Nombre de contextes principaux à récupérer.

Exemples

Créer un corpus de RAG

REST

Avant d'utiliser les données de requête ci-dessous, effectuez les remplacements suivants :

  • PROJECT_ID : l'ID de votre projet.
  • LOCATION : région dans laquelle traiter la requête.
  • CORPUS_DISPLAY_NAME : nom à afficher de RagCorpus.
  • CORPUS_DESCRIPTION : description du RagCorpus.

Méthode HTTP et URL : 

POST https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/ragCorpora

Corps JSON de la requête : 

{
  "display_name" : "CORPUS_DISPLAY_NAME",
  "description": "CORPUS_DESCRIPTION"
}

Pour envoyer votre requête, choisissez l'une des options suivantes :

curl

Enregistrez le corps de la requête dans un fichier nommé request.json, puis exécutez la commande suivante :

curl -X POST \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/ragCorpora"

PowerShell

Enregistrez le corps de la requête dans un fichier nommé request.json, puis exécutez la commande suivante :

$headers = @{  }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/ragCorpora" | Select-Object -Expand Content
Vous devriez recevoir un code d'état indiquant la réussite de l'opération (2xx).

Python

Pour savoir comment installer ou mettre à jour le SDK Vertex AI pour Python, consultez la section Installer le SDK Vertex AI pour Python. Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence de l'API Python. 


from vertexai.preview import rag
import vertexai

# TODO(developer): Update and un-comment below lines
# project_id = "PROJECT_ID"
# display_name = "test_corpus"
# description = "Corpus Description"

# Initialize Vertex AI API once per session
vertexai.init(project=project_id, location="us-central1")

corpus = rag.create_corpus(display_name=display_name, description=description)
print(corpus)

Lister un corpus de RAG

REST

Avant d'utiliser les données de requête ci-dessous, effectuez les remplacements suivants :

  • PROJECT_ID : l'ID de votre projet.
  • LOCATION : région dans laquelle traiter la requête.
  • PAGE_SIZE : taille de page de la liste standard. Vous pouvez ajuster le nombre de RagCorpora à renvoyer par page en mettant à jour le paramètre page_size.
  • PAGE_TOKEN : jeton de page de la liste standard. Généralement obtenu à l'aide de ListRagCorporaResponse.next_page_token de l'appel VertexRagDataService.ListRagCorpora précédent.

Méthode HTTP et URL : 

GET https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/ragCorpora?page_size=PAGE_SIZE&page_token=PAGE_TOKEN

Pour envoyer votre requête, choisissez l'une des options suivantes :

curl

Exécutez la commande suivante :

curl -X GET \
     "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/ragCorpora?page_size=PAGE_SIZE&page_token=PAGE_TOKEN"

PowerShell

Exécutez la commande suivante :

$headers = @{  }

Invoke-WebRequest `
    -Method GET `
    -Headers $headers `
    -Uri "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/ragCorpora?page_size=PAGE_SIZE&page_token=PAGE_TOKEN" | Select-Object -Expand Content
Vous devriez recevoir un code d'état indiquant le succès de l'opération (2xx), ainsi qu'une liste de RagCorpora sous le PROJECT_ID donné.

Python

Pour savoir comment installer ou mettre à jour le SDK Vertex AI pour Python, consultez la section Installer le SDK Vertex AI pour Python. Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence de l'API Python. 


from vertexai.preview import rag
import vertexai

# TODO(developer): Update and un-comment below lines
# project_id = "PROJECT_ID"

# Initialize Vertex AI API once per session
vertexai.init(project=project_id, location="us-central1")

corpora = rag.list_corpora()
print(corpora)

Obtenir un corpus de RAG

REST

Avant d'utiliser les données de requête ci-dessous, effectuez les remplacements suivants :

  • PROJECT_ID : l'ID de votre projet.
  • LOCATION : région dans laquelle traiter la requête.
  • RAG_CORPUS_ID : ID de la ressource RagCorpus.

Méthode HTTP et URL : 

GET https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/ragCorpora/RAG_CORPUS_ID

Pour envoyer votre requête, choisissez l'une des options suivantes :

curl

Exécutez la commande suivante :

curl -X GET \
     "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/ragCorpora/RAG_CORPUS_ID"

PowerShell

Exécutez la commande suivante :

$headers = @{  }

Invoke-WebRequest `
    -Method GET `
    -Headers $headers `
    -Uri "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/ragCorpora/RAG_CORPUS_ID" | Select-Object -Expand Content
Une réponse réussie renvoie la ressource RagCorpus.

Python

Pour savoir comment installer ou mettre à jour le SDK Vertex AI pour Python, consultez la section Installer le SDK Vertex AI pour Python. Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence de l'API Python. 


from vertexai.preview import rag
import vertexai

# TODO(developer): Update and un-comment below lines
# project_id = "PROJECT_ID"
# corpus_name = "projects/{project_id}/locations/us-central1/ragCorpora/{rag_corpus_id}"

# Initialize Vertex AI API once per session
vertexai.init(project=project_id, location="us-central1")

corpus = rag.get_corpus(name=corpus_name)
print(corpus)

Supprimer un corpus de RAG

REST

Avant d'utiliser les données de requête ci-dessous, effectuez les remplacements suivants :

  • PROJECT_ID : l'ID de votre projet.
  • LOCATION : région dans laquelle traiter la requête.
  • RAG_CORPUS_ID : ID de la ressource RagCorpus.

Méthode HTTP et URL : 

DELETE https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/ragCorpora/RAG_CORPUS_ID

Pour envoyer votre requête, choisissez l'une des options suivantes :

curl

Exécutez la commande suivante :

curl -X DELETE \
     "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/ragCorpora/RAG_CORPUS_ID"

PowerShell

Exécutez la commande suivante :

$headers = @{  }

Invoke-WebRequest `
    -Method DELETE `
    -Headers $headers `
    -Uri "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/ragCorpora/RAG_CORPUS_ID" | Select-Object -Expand Content
Une réponse réussie renvoie le DeleteOperationMetadata.

Python

Pour savoir comment installer ou mettre à jour le SDK Vertex AI pour Python, consultez la section Installer le SDK Vertex AI pour Python. Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence de l'API Python. 


from vertexai.preview import rag
import vertexai

# TODO(developer): Update and un-comment below lines
# project_id = "PROJECT_ID"
# corpus_name = "projects/{project_id}/locations/us-central1/ragCorpora/{rag_corpus_id}"

# Initialize Vertex AI API once per session
vertexai.init(project=project_id, location="us-central1")

rag.delete_corpus(name=corpus_name)
print(f"Corpus {corpus_name} deleted.")

Transférer un fichier RAG

REST

Avant d'utiliser les données de requête ci-dessous, effectuez les remplacements suivants :

  • PROJECT_ID : l'ID de votre projet.
  • LOCATION : région dans laquelle traiter la requête.
  • RAG_CORPUS_ID : ID de la ressource RagCorpus.
  • INPUT_FILE : chemin d'accès à un fichier local.
  • FILE_DISPLAY_NAME : nom à afficher de RagFile.
  • RAG_FILE_DESCRIPTION : description du RagFile.

Méthode HTTP et URL : 

POST https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/upload/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/ragCorpora/RAG_CORPUS_ID/ragFiles:upload

Corps JSON de la requête : 

{
 "rag_file": {
  "display_name": "FILE_DISPLAY_NAME",
  "description": "RAG_FILE_DESCRIPTION"
 }
}

Pour envoyer votre requête, choisissez l'une des options suivantes :

curl

Enregistrez le corps de la requête dans un fichier nommé INPUT_FILE, puis exécutez la commande suivante :

curl -X POST \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @INPUT_FILE \
     "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/upload/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/ragCorpora/RAG_CORPUS_ID/ragFiles:upload"

PowerShell

Enregistrez le corps de la requête dans un fichier nommé INPUT_FILE, puis exécutez la commande suivante :

$headers = @{  }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile INPUT_FILE `
    -Uri "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/upload/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/ragCorpora/RAG_CORPUS_ID/ragFiles:upload" | Select-Object -Expand Content
Une réponse réussie renvoie la ressource RagFile. Le dernier composant du champ RagFile.name est le rag_file_id généré par le serveur.

Python

Pour savoir comment installer ou mettre à jour le SDK Vertex AI pour Python, consultez la section Installer le SDK Vertex AI pour Python. Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence de l'API Python. 


from vertexai.preview import rag
import vertexai

# TODO(developer): Update and un-comment below lines
# project_id = "PROJECT_ID"
# corpus_name = "projects/{project_id}/locations/us-central1/ragCorpora/{rag_corpus_id}"
# path = "path/to/local/file.txt"
# display_name = "file_display_name"
# description = "file description"

# Initialize Vertex AI API once per session
vertexai.init(project=project_id, location="us-central1")

rag_file = rag.upload_file(
    corpus_name=corpus_name,
    path=path,
    display_name=display_name,
    description=description,
)
print(rag_file)

Importer des fichiers RAG

Vous pouvez importer des fichiers et des dossiers depuis Google Drive ou Cloud Storage.

REST

Avant d'utiliser les données de requête ci-dessous, effectuez les remplacements suivants :

  • PROJECT_ID : l'ID de votre projet.
  • LOCATION : région dans laquelle traiter la requête.
  • RAG_CORPUS_ID : ID de la ressource RagCorpus.
  • GCS_URIS : liste d'emplacements Cloud Storage. Exemple : gs://my-bucket1, gs://my-bucket2.
  • DRIVE_RESOURCE_ID : ID de la ressource Google Drive. Exemples :
    • https://drive.google.com/file/d/ABCDE
    • https://drive.google.com/corp/drive/u/0/folders/ABCDEFG
  • DRIVE_RESOURCE_TYPE : type de la ressource Google Drive. Options :
    • RESOURCE_TYPE_FILE - Fichier
    • RESOURCE_TYPE_FOLDER - Dossier
  • CHUNK_SIZE : (facultatif) Nombre de jetons que chaque fragment doit avoir.
  • CHUNK_OVERLAP : (facultatif) Nombre de chevauchements de jetons entre les fragments.

Méthode HTTP et URL : 

POST https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/upload/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/ragCorpora/RAG_CORPUS_ID/ragFiles:import

Corps JSON de la requête : 

{
  "import_rag_files_config": {
    "gcs_source": {
      "uris": GCS_URIS
    },
    "google_drive_source": {
      "resource_ids": {
        "resource_id": DRIVE_RESOURCE_ID,
        "resource_type": DRIVE_RESOURCE_TYPE
      },
    }
  }
}

Pour envoyer votre requête, choisissez l'une des options suivantes :

curl

Enregistrez le corps de la requête dans un fichier nommé request.json, puis exécutez la commande suivante :

curl -X POST \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/upload/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/ragCorpora/RAG_CORPUS_ID/ragFiles:import"

PowerShell

Enregistrez le corps de la requête dans un fichier nommé request.json, puis exécutez la commande suivante :

$headers = @{  }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/upload/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/ragCorpora/RAG_CORPUS_ID/ragFiles:import" | Select-Object -Expand Content
Une réponse réussie renvoie la ressource ImportRagFilesOperationMetadata.

Python

Pour savoir comment installer ou mettre à jour le SDK Vertex AI pour Python, consultez la section Installer le SDK Vertex AI pour Python. Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence de l'API Python. 


from vertexai.preview import rag
import vertexai

# TODO(developer): Update and un-comment below lines
# project_id = "PROJECT_ID"
# corpus_name = "projects/{project_id}/locations/us-central1/ragCorpora/{rag_corpus_id}"
# paths = ["https://drive.google.com/file/123", "gs://my_bucket/my_files_dir"]  # Supports Google Cloud Storage and Google Drive Links

# Initialize Vertex AI API once per session
vertexai.init(project=project_id, location="us-central1")

response = rag.import_files(
    corpus_name=corpus_name,
    paths=paths,
    chunk_size=512,  # Optional
    chunk_overlap=100,  # Optional
)
print(f"Imported {response.imported_rag_files_count} files.")

Obtenir un fichier RAG

REST

Avant d'utiliser les données de requête ci-dessous, effectuez les remplacements suivants :

  • PROJECT_ID : l'ID de votre projet.
  • LOCATION : région dans laquelle traiter la requête.
  • RAG_CORPUS_ID : ID de la ressource RagCorpus.
  • RAG_FILE_ID : ID de la ressource RagFile.

Méthode HTTP et URL : 

GET https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/ragCorpora/RAG_CORPUS_ID/ragFiles/RAG_FILE_ID

Pour envoyer votre requête, choisissez l'une des options suivantes :

curl

Exécutez la commande suivante :

curl -X GET \
     "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/ragCorpora/RAG_CORPUS_ID/ragFiles/RAG_FILE_ID"

PowerShell

Exécutez la commande suivante :

$headers = @{  }

Invoke-WebRequest `
    -Method GET `
    -Headers $headers `
    -Uri "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/ragCorpora/RAG_CORPUS_ID/ragFiles/RAG_FILE_ID" | Select-Object -Expand Content
Une réponse réussie renvoie la ressource RagFile.

Python

Pour savoir comment installer ou mettre à jour le SDK Vertex AI pour Python, consultez la section Installer le SDK Vertex AI pour Python. Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence de l'API Python. 


from vertexai.preview import rag
import vertexai

# TODO(developer): Update and un-comment below lines
# project_id = "PROJECT_ID"
# file_name = "projects/{project_id}/locations/us-central1/ragCorpora/{rag_corpus_id}/ragFiles/{rag_file_id}"

# Initialize Vertex AI API once per session
vertexai.init(project=project_id, location="us-central1")

rag_file = rag.get_file(name=file_name)
print(rag_file)

Lister les fichiers RAG

REST

Avant d'utiliser les données de requête ci-dessous, effectuez les remplacements suivants :

  • PROJECT_ID : l'ID de votre projet.
  • LOCATION : région dans laquelle traiter la requête.
  • RAG_CORPUS_ID : ID de la ressource RagCorpus.
  • PAGE_SIZE : taille de page de la liste standard. Vous pouvez ajuster le nombre de RagFiles à renvoyer par page en mettant à jour le paramètre page_size.
  • PAGE_TOKEN : jeton de page de la liste standard. Généralement obtenu à l'aide de ListRagFilesResponse.next_page_token de l'appel VertexRagDataService.ListRagFiles précédent.

Méthode HTTP et URL : 

GET https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/ragCorpora/RAG_CORPUS_ID/ragFiles?page_size=PAGE_SIZE&page_token=PAGE_TOKEN

Pour envoyer votre requête, choisissez l'une des options suivantes :

curl

Exécutez la commande suivante :

curl -X GET \
     "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/ragCorpora/RAG_CORPUS_ID/ragFiles?page_size=PAGE_SIZE&page_token=PAGE_TOKEN"

PowerShell

Exécutez la commande suivante :

$headers = @{  }

Invoke-WebRequest `
    -Method GET `
    -Headers $headers `
    -Uri "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/ragCorpora/RAG_CORPUS_ID/ragFiles?page_size=PAGE_SIZE&page_token=PAGE_TOKEN" | Select-Object -Expand Content
Vous devriez recevoir un code d'état indiquant le succès de l'opération (2xx), ainsi qu'une liste de RagFiles sous le RAG_CORPUS_ID donné.

Python

Pour savoir comment installer ou mettre à jour le SDK Vertex AI pour Python, consultez la section Installer le SDK Vertex AI pour Python. Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence de l'API Python. 


from vertexai.preview import rag
import vertexai

# TODO(developer): Update and un-comment below lines
# project_id = "PROJECT_ID"
# corpus_name = "projects/{project_id}/locations/us-central1/ragCorpora/{rag_corpus_id}"

# Initialize Vertex AI API once per session
vertexai.init(project=project_id, location="us-central1")

files = rag.list_files(corpus_name=corpus_name)
for file in files:
    print(file)

Supprimer un fichier RAG

REST

Avant d'utiliser les données de requête ci-dessous, effectuez les remplacements suivants :

  • PROJECT_ID : l'ID de votre projet.
  • LOCATION : région dans laquelle traiter la requête.
  • RAG_CORPUS_ID : ID de la ressource RagCorpus.
  • RAG_FILE_ID : ID de la ressource RagFile. Format : projects/{project}/locations/{location}/ragCorpora/{rag_corpus}/ragFiles/{rag_file_id}.

Méthode HTTP et URL : 

DELETE https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/ragCorpora/RAG_CORPUS_ID/ragFiles/RAG_FILE_ID

Pour envoyer votre requête, choisissez l'une des options suivantes :

curl

Exécutez la commande suivante :

curl -X DELETE \
     "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/ragCorpora/RAG_CORPUS_ID/ragFiles/RAG_FILE_ID"

PowerShell

Exécutez la commande suivante :

$headers = @{  }

Invoke-WebRequest `
    -Method DELETE `
    -Headers $headers `
    -Uri "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/ragCorpora/RAG_CORPUS_ID/ragFiles/RAG_FILE_ID" | Select-Object -Expand Content
Une réponse réussie renvoie la ressource DeleteOperationMetadata.

Python

Pour savoir comment installer ou mettre à jour le SDK Vertex AI pour Python, consultez la section Installer le SDK Vertex AI pour Python. Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence de l'API Python. 


from vertexai.preview import rag
import vertexai

# TODO(developer): Update and un-comment below lines
# project_id = "PROJECT_ID"
# file_name = "projects/{project_id}/locations/us-central1/ragCorpora/{rag_corpus_id}/ragFiles/{rag_file_id}"

# Initialize Vertex AI API once per session
vertexai.init(project=project_id, location="us-central1")

rag.delete_file(name=file_name)
print(f"File {file_name} deleted.")

Requête de récupération

Lorsqu'un utilisateur pose une question ou fournit une requête, le composant de récupération de RAG effectue une recherche dans sa base de connaissances afin de trouver des informations pertinentes pour la requête.

REST

Avant d'utiliser les données de requête ci-dessous, effectuez les remplacements suivants :

  • LOCATION : région dans laquelle traiter la requête.
  • PROJECT_ID : l'ID de votre projet.
  • RAG_CORPUS_RESOURCE : nom de la ressource RagCorpus. Format : projects/{project}/locations/{location}/ragCorpora/{rag_corpus}.
  • VECTOR_DISTANCE_THRESHOLD : seuls les contextes dont la distance vectorielle est inférieure au seuil sont renvoyés.
  • TEXT : texte de requête permettant d'obtenir des contextes pertinents.
  • SIMILARITY_TOP_K : nombre de contextes principaux à récupérer.

Méthode HTTP et URL : 

POST https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION:retrieveContexts

Corps JSON de la requête : 

{
 "vertex_rag_store": {
    "rag_resources": {
      "rag_corpus": "RAG_CORPUS_RESOURCE",
    },
    "vector_distance_threshold": 0.8
  },
  "query": {
   "text": "TEXT",
   "similarity_top_k": SIMILARITY_TOP_K
  }
 }

Pour envoyer votre requête, choisissez l'une des options suivantes :

curl

Enregistrez le corps de la requête dans un fichier nommé request.json, puis exécutez la commande suivante :

curl -X POST \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION:retrieveContexts"

PowerShell

Enregistrez le corps de la requête dans un fichier nommé request.json, puis exécutez la commande suivante :

$headers = @{  }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION:retrieveContexts" | Select-Object -Expand Content
Vous devriez recevoir un code d'état indiquant le succès de l'opération (2xx), ainsi qu'une liste des RagFiles associés.

Python

Pour savoir comment installer ou mettre à jour le SDK Vertex AI pour Python, consultez la section Installer le SDK Vertex AI pour Python. Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence de l'API Python. 


from vertexai.preview import rag
import vertexai

# TODO(developer): Update and un-comment below lines
# project_id = "PROJECT_ID"
# rag_corpus_id = "9183965540115283968" # Only one corpus is supported at this time

# Initialize Vertex AI API once per session
vertexai.init(project=project_id, location="us-central1")

response = rag.retrieval_query(
    rag_resources=[
        rag.RagResource(
            rag_corpus=rag_corpus_id,
            # Supply IDs from `rag.list_files()`.
            # rag_file_ids=["rag-file-1", "rag-file-2", ...],
        )
    ],
    text="What is RAG and why it is helpful?",
    similarity_top_k=10,  # Optional
    vector_distance_threshold=0.5,  # Optional
)
print(response)

Prédiction

Une prédiction contrôle la méthode LLM qui génère le contenu.

REST

Avant d'utiliser les données de requête ci-dessous, effectuez les remplacements suivants :

  • PROJECT_ID : l'ID de votre projet.
  • LOCATION : région dans laquelle traiter la requête.
  • MODEL_ID : modèle LLM pour la génération de contenu. Exemple : gemini-1.5-pro-001
  • GENERATION_METHOD : méthode LLM pour la génération de contenu. Options : generateContent, streamGenerateContent
  • INPUT_PROMPT : texte envoyé au LLM pour la génération de contenu. Essayez d'utiliser une requête pertinente pour les fichiers rag importés.
  • RAG_CORPUS_RESOURCE : nom de la ressource RagCorpus. Format : projects/{project}/locations/{location}/ragCorpora/{rag_corpus}.
  • SIMILARITY_TOP_K : (facultatif) nombre de contextes principaux à récupérer.
  • VECTOR_DISTANCE_THRESHOLD : (facultatif) les contextes dont la distance vectorielle est inférieure au seuil sont renvoyés.

Méthode HTTP et URL : 

POST https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/publishers/google/models/MODEL_ID:GENERATION_METHOD

Corps JSON de la requête : 

{
 "contents": {
  "role": "user",
  "parts": {
    "text": "INPUT_PROMPT"
  }
 },
 "tools": {
  "retrieval": {
   "disable_attribution": false,
   "vertex_rag_store": {
    "rag_resources": {
      "rag_corpus": "RAG_CORPUS_RESOURCE",
    },
    "similarity_top_k": SIMILARITY_TOP_K,
    "vector_distance_threshold": VECTOR_DISTANCE_THRESHOLD
   }
  }
 }
}

Pour envoyer votre requête, choisissez l'une des options suivantes :

curl

Enregistrez le corps de la requête dans un fichier nommé request.json, puis exécutez la commande suivante :

curl -X POST \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/publishers/google/models/MODEL_ID:GENERATION_METHOD"

PowerShell

Enregistrez le corps de la requête dans un fichier nommé request.json, puis exécutez la commande suivante :

$headers = @{  }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/publishers/google/models/MODEL_ID:GENERATION_METHOD" | Select-Object -Expand Content
Une réponse réussie renvoie le contenu généré avec des citations.

Python

Pour savoir comment installer ou mettre à jour le SDK Vertex AI pour Python, consultez la section Installer le SDK Vertex AI pour Python. Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence de l'API Python. 


from vertexai.preview import rag
from vertexai.preview.generative_models import GenerativeModel, Tool
import vertexai

# TODO(developer): Update and un-comment below lines
# project_id = "PROJECT_ID"
# rag_corpus_id = "9183965540115283968" # Only one corpus is supported at this time

# Initialize Vertex AI API once per session
vertexai.init(project=project_id, location="us-central1")

rag_retrieval_tool = Tool.from_retrieval(
    retrieval=rag.Retrieval(
        source=rag.VertexRagStore(
            rag_resources=[
                rag.RagResource(
                    rag_corpus=rag_corpus_id,  # Currently only 1 corpus is allowed.
                    # Supply IDs from `rag.list_files()`.
                    # rag_file_ids=["rag-file-1", "rag-file-2", ...],
                )
            ],
            similarity_top_k=3,  # Optional
            vector_distance_threshold=0.5,  # Optional
        ),
    )
)

rag_model = GenerativeModel(
    model_name="gemini-1.0-pro-002", tools=[rag_retrieval_tool]
)
response = rag_model.generate_content("Why is the sky blue?")
print(response.text)

Étape suivante